100+ Best Free Data Science Books For Beginners And Experts
100+ Best Free Data Science Books For Beginners And Experts (Updated For 2024) In the previous post, we’ve covered 100+ Free Machine Learning and Artificial Intelligence Books. If you haven’t checked make sure you spend 2 minutes after checking this post. In this post, You’ll see 100+ free data science books for beginners, intermediate, and experts. The eBooks are updated in 2024 and available in
R と Python よく出るテーブル処理対応表 - 俺のOneNote
RとPythonのよくやるテーブル処理の操作覚書。 #python import pandas as pd pd.__version__ # '1.0.3' #R library("tidyverse") packageVersion("tidyverse") # ‘1.3.0’ 厳密にはアウトプットの内容が完全に一致するものを並べているわけではありません。 単純な関数・メソッドで、似たような目的の処理ができるものの対比です。 同じ目的で並べてる関数・メソッドで、返り値や型が一致しないものもあります。 R, Pythonともに不自由なので、他にもっとよい関数等が存在すると思います。ご容赦ください。 自分自身の覚書なので随時更新するかもです。 テーブルデータ(csv)の読み込み 内容 R Python csv読み込み（ヘッダー付き） read.csv("hoge.csv") pd.read_
タダで学べるデータサイエンス名著5冊 【日本書は高額でも英語ができれば怖くない】 - Qiita
この時期だからこそ自学しよう 海外って太っ腹な組織が多いのか、無料で読める専門書がすごく多い。 これ系のまとめ記事は他にもありますが、 翻訳済の日本の本と、原著を並べて表示していきたいと思います。 特にデータサイエンス分野に限って紹介。 お高いあの名著も実は原著なら無料かも？ (2020年5月時点) 続編、データサイエンスの名大学講座 を書きました (2020年8月) 1冊目 邦題 : 統計的学習の基礎(1万5千円) 俗に言う「カステラ本」です。 日本では2014年に翻訳されましたが、原著は2001年と今から約20年前に出版されました。 内容からしても、当時は体系的に理論学習ができる刷新的な一冊だったのでしょう。 まさに「アルゴリズム・理論の辞書」。 年代的に古い感じはしますが、基礎はいつだって大切です。 数字に強くないと絶対読み切れない。。。 原著 : The Elements of S
R ユーザーへの pandas 実践ガイド - Qiita
概要 R で tidyverse (dplyr+tidyr) に使い慣れているが, Python に乗り換えると pandas がどうも使いにくい, と感じている人の視点で, Rの dplyr などとの比較を通して, pandas の効率的な使い方について書いています. そのため, 「R ユーザーへの」と書きましたが, R経験のない pandas ユーザーであってもなんらかの役に立つと思います. また, 自社インターン学生に対する教材も兼ねています. どちらかというと, 初歩を覚えたての初心者向けの記事となっています. データ分析は一発で終わることはまずなく, 集計・前処理を探索的に行う必要があります. よって, プログラムを頻繁に書き直す必要があり, 普段以上に保守性のある書き方, 例えば参照透過性を考慮した書き方をしたほうが便利です. R の tidyverse の強みとして, 再帰代
「効果検証入門」をPythonで書いた - Qiita
TL;DR 書籍「効果検証入門 正しい比較のための因果推論／計量経済学の基礎」のRソースコードを、Pythonで（ほぼ）再現しました https://github.com/nekoumei/cibook-python 本記事では、主にRではライブラリどーん！で済むけどPythonではそうはいかない部分の解説をします 書籍の紹介 https://www.amazon.co.jp/dp/B0834JN23Y 上記Amazonに目次が載っているのでそれを見るのが早い気がしますが。。 とても良い本です。正確な意思決定を行うためにどうやってバイアスを取り除くか？に焦点を当てて種々の因果推論の手法（傾向スコア/DiD/RDDなど）をRソースコードによる実装とともに紹介されています。 全体を通して、現実問題の効果検証に因果推論を活用するにはどうすればいいか？という観点で書かれており、非常に実用的だなーと
Change IP address dynamically?
An approach using Scrapy will make use of two components, RandomProxy and RotateUserAgentMiddleware. Modify DOWNLOADER_MIDDLEWARES as follows. You will have to insert the new components in the settings.py: DOWNLOADER_MIDDLEWARES = { 'scrapy.contrib.downloadermiddleware.retry.RetryMiddleware': 90, 'tutorial.randomproxy.RandomProxy': 100, 'scrapy.contrib.downloadermiddleware.httpproxy.HttpProxyMiddl
統計を始めたい人に僕がPythonよりＲを勧める理由 - 蛍光ペンの交差点
今回は「ほぼＲしか使ったことがない」人間*1が、できる限り二者の優劣をくっきり述べる。 僕はほとんどＲしか使ったことがない。Pythonはtfidfやクイックソートをライブラリ無しで実装した程度。 前半の主張は以下である。 「過去のＲでの１０回程度の解析において、Ｒで不十分さを感じてPythonを使った経験は１度だけ、しかも部分的にしかなかった。Ｒの使いにくさを感じることも最近はだいぶ無くなった。だから初学者には「事足りる」Ｒを勧める。」 前半の主張 今までにＲでやった解析の内容は大体以下である。 （未発表）は途中で頓挫した、もしくは現在進行中／契約により詳細＆解析結果の公開不可能のプロジェクトである。 [ビジネス・製造業] 米国新車価格の線形重回帰分析（授業の期末課題） [ビジネス・不動産] 不動産賃貸価格の線形重回帰分析（発表スライド） [ビジネス・ＩＴ] ＥコマースサイトのＡＲＩＭＡ
データサイエンスや機械学習のチートシートを最も効率的に収集する方法 - Qiita
機械学習・データサイエンスのチートシート集、便利なものがたくさん出回っていますが、ちまちまブラウザからダウンロードしていたりしませんか？そんな貴方にお勧めなのがこちらのレポジトリ。 FavioVazquez/ds-cheatsheets https://github.com/FavioVazquez/ds-cheatsheets はい、クリックあるいはコマンド一つで100を超えるチートシートが一括でダウンロードできちゃいますね。以上、釣りタイトル失礼しました。 と、これだけではなんなので、個人的に有用性が高いと感じたものを、大きなサムネイル付きでまとめてみました。ソースとして、DataCamp及びRStudio公式ページの情報量は圧倒的なので、一読をお勧めします。 科学計算・データ操作・可視化 Python (NumPy/SciPy/Pandas/matplotlib/bokeh) Pyt
【Python】RプログラマーのためのPython入門 - 歩いたら休め
会社に優秀な後輩が入ってきて、優秀な先輩（私でゎない）の助けを得ながら、立派な分析者・Rプログラマーとして成長しつつあります。 しかし、R言語だけで全ての作業が完結できるわけではありません。手元でデータを加工・分析するための環境としては素晴らしいのですが、大規模な計算では遅かったり（パフォーマンスを上げるにしても工夫が必要だったり）、クラスベースのオブジェクト指向が無いため、プログラムが大きくなるにつれて関数の整理が難しかったり、言語としてつらい面も多いです。 また、データ分析して作ったモデルをサービスに乗せる際には別の言語を使う必要があると思います。一応、shinyというWEBアプリを作るためのライブラリもあるものの、「社外向けのサービスでバリバリ使ってるぜ！」という話は聞いたことがありません。 というわけで、R言語メインのプログラマーが、一歩進んでスクリプト言語（Python）が抵抗な
RとQGISとPostgreSQLと - Ｒで統計解析して一儲けできるだろうか
FOSS4G Advent Calendar 2017 18日目の記事です。 毎年皆さま新しい技術記事のなか、今さらながらＲを始めたのでQGISのプラグインから使ってみた記事です。 R：オープンソースの統計解析向けプログラミング言語。初心者です。 QGIS：オープンソースのGISソフト。お世話になってます。 PostgreSQL：オープンソースのデータベースソフト。お世話になってます。 Python：いろいろ使えるスクリプト言語。チューニング次第で早くなったり遅くなったり。 で、この方々の関係がどうなっているかとゆうと R - QGIS プロセッシングでＲスクリプトを利用できる。 https://docs.qgis.org/2.18/ja/docs/training_manual/processing/r_intro.html R- PostgreSQL RPostgreSQLパッケージで
Rおじさん、Pythonistaになる - cucumber flesh
こちらをご覧ください。踏み絵ではありません。R上で地理空間データを扱うPythonモジュール、geopandasによる作図を行なっている画面です。 え、RでPythonを!?と驚かれる方もいるかもしれませんが、reticulateというRパッケージを使うことで、ほぼストレスフリーでPythonのモジュールや関数がR上で利用可能になります。先の図は次のコードによって実行されました。 library(reticulate) # モジュールの呼び出し gpd <- import("geopandas") plt <- import("matplotlib.pyplot") # サンプルデータの読み込み world <- gpd$read_file(gpd$datasets$get_path("naturalearth_lowres")) # データセットの確認 head(world) # ではな
librabuch.jp
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言語処理100本ノック 2020 (Rev 2)
dplyr使いのためのpandas dfplyでもJOIN編 - Qiita
dplyr使いのためのpandas dfply window関数編 - Qiita
GitHub - analysis-tools-dev/static-analysis: ⚙️ A curated list of static analysis (SAST) tools and linters for all programming languages, config files, build tools, and more. The focus is on tools which improve code quality.
Awesome Static Analysis
GitHub - matloff/R-vs.-Python-for-Data-Science
GitHub - FavioVazquez/ds-cheatsheets: List of Data Science Cheatsheets to rule the world
文字列操作比較17言語[JavaScript/TypeScript/CoffeeScript/C#/VB.net/VBS/C++/D言語/R言語/Ruby/Python/Lua/HSP/CommonLisp/Scheme/EmacsLisp/Clojure] - Qiita![文字列操作比較17言語[JavaScript/TypeScript/CoffeeScript/C#/VB.net/VBS/C++/D言語/R言語/Ruby/Python/Lua/HSP/CommonLisp/Scheme/EmacsLisp/Clojure] - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c0ba3ff5370d280dfae7b29ebc638ed765f9acfa/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.1.1%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFwLW5vcnRoZWFzdC0xLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGMTQ3NTczJTJGcHJvZmlsZS1pbWFnZXMlMkYxNjYwMTMwMDI1P2l4bGliPXJiLTQuMS4xJmFyPTElM0ExJmZpdD1jcm9wJm1hc2s9ZWxsaXBzZSZiZz1GRkZGRkYmZm09cG5nMzImcz1mNDMwMjc1NWQ5YjMxZDk4ODhlZjQ2MDllYmRjY2I0Mw%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D498c328506872258305ce47979e669f1%3Fixlib%3Drb-4.1.1%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjEuMSZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JUU2JTk2JTg3JUU1JUFEJTk3JUU1JTg4JTk3JUU2JTkzJThEJUU0JUJEJTlDJUU2JUFGJTk0JUU4JUJDJTgzMTclRTglQTglODAlRTglQUElOUUlNUJKYXZhU2NyaXB0JTJGVHlwZVNjcmlwdCUyRkNvZmZlZVNjcmlwdCUyRkMlMjMlMkZWQi5uZXQlMkZWQlMlMkZDJTJCJTJCJTJGRCVFOCVBOCU4MCVFOCVBQSU5RSUyRlIlRTglQTglODAlRTglQUElOUUlRTIlODAlQTYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3AmdHh0LWNvbG9yPSUyMzFFMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZ0eHQtcGFkPTAmcz04YzdiYmZhNzhmYjBhZWNmZTU0NmNhMzFmOGUxMDhhYQ%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjEuMSZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDB5b3Nnc3BlYyZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1wYWQ9MCZzPTFiNjVkMDgzNDFlMmVlNDJkMTM2ZTMwMmRiZGVmZWQ1%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D55a7ae9f9dcdbdf24c51a6f8dd20c485)
